画像認識と機械学習

機械学習(Machine Learning)は、大量のデータからコンピュータ自身が背景にある特徴や規則性を自動的に学習・抽出する技術です。大量の果物写真を入力してコンピュータ自身が識別特徴を学習することは、画像認識における機械学習の典型例です。 虹彩パターンと撮影画像を照合するバイオメトリクス認証の仕組みです。 指紋センサによる生体認証(バイオメトリクス認証)の仕組みです。 チャットボットや自然言語処理の事例であり、画像認識システムではありません。

画像認識システムにおける機械学習の事例として,適切なものはどれか。

出典令和3年度 ITパスポート試験 公開問題 問20
ア
オフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって,セキュリティが強化できるようになった。
イ
果物の写真をコンピュータに大量に入力することで,コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
ウ
スマートフォンが他人に利用されるのを防止するために,指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
エ
ヘルプデスクの画面に,システムの使い方についての問合せを文字で入力すると,会話形式で応答を得ることができるようになった。